在 R 中的 mutate 语句中调用 API答案

【问题标题】：Calling an API within a mutate statement in R在 R 中的 mutate 语句中调用 API
【发布时间】：2020-11-03 01:04:09
【问题描述】：

我正在尝试使用API 确定给定日期的日出时间

所以我有一个这样的数据框

        Date
1 2018-01-03
2 2018-01-03
3 2018-01-04
4 2018-01-08
5 2018-01-09

虽然我可以在没有粘贴语句的情况下使其工作，但当我将其放入 mutate 时，它不起作用并返回错误：

dates <- structure(list(Date = c("2018-01-03", "2018-01-03", "2018-01-04", 
"2018-01-08", "2018-01-09")), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")


dates %>% 
  mutate(sunrise = as.character(fromJSON(rawToChar(GET(paste0("https://api.sunrise-sunset.org/json?lat=40.730610&lng=-73.935242&date=", Date))$content))$results[1])
           )

ERROR:
Error: Problem with `mutate()` input `sunrise`.
x length(url) == 1 is not TRUE
i Input `sunrise` is `as.character(...)`.

这里的目标是我希望每天都有一个新的日出列。如果我更改 paste0 字段并给它一个确切的字符串，但不是在 mutate 中，它可以完美地工作，我不知道为什么......

【问题讨论】：

标签： r api tidyverse dplyr

【解决方案1】：

这可以通过dplyr::rowwise实现

library(dplyr)
library(httr)
library(jsonlite)

dates <- structure(list(Date = c("2018-01-03", "2018-01-03", "2018-01-04", 
                                 "2018-01-08", "2018-01-09")), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")

dates %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(sunrise = as.character(fromJSON(rawToChar(GET(paste0("https://api.sunrise-sunset.org/json?lat=40.730610&lng=-73.935242&date=",Date))$content))$results[1]))
#> # A tibble: 5 x 2
#> # Rowwise: 
#>   Date       sunrise    
#>   <chr>      <chr>      
#> 1 2018-01-03 12:19:53 PM
#> 2 2018-01-03 12:19:53 PM
#> 3 2018-01-04 12:19:52 PM
#> 4 2018-01-08 12:19:27 PM
#> 5 2018-01-09 12:19:15 PM

【讨论】：

太棒了；你能告诉我更多关于为什么原来的不起作用吗？
问题是对 API 的调用不是矢量化操作，即您必须循环访问日期。这就是 rowwise 或 purrr::map 或 lapply 正在做的事情。

【解决方案2】：

另一个选项是map 来自purrr

library(dplyr)
library(purrr)
library(jsonlite)
dates %>%
     mutate(sunrise = map_chr(sprintf("https://api.sunrise-sunset.org/json?lat=40.730610&lng=-73.935242&date=%s", Date), 
         ~ as.character(fromJSON(rawToChar(GET(.x)$content))$results[1])))
#        Date     sunrise
#1 2018-01-03 12:19:53 PM
#2 2018-01-03 12:19:53 PM
#3 2018-01-04 12:19:52 PM
#4 2018-01-08 12:19:27 PM
#5 2018-01-09 12:19:15 PM

数据

dates <- structure(list(Date = c("2018-01-03", "2018-01-03", "2018-01-04", 
"2018-01-08", "2018-01-09")), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")

【讨论】：